Ein iteratives Testen von Hypothesen ermöglicht es, eine Smart-City-Lösung ständig besser kennenzulernen, zu verbessern und zu verfeinern. Dies ist besonders nützlich in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Bedingungen und Anforderungen für einen erfolgreichen Lösungseinsatz ändern können und liefert auch Erkenntnisse zur Übertragbarkeit auf andere Kommunen. Bei der Entwicklung digitaler Lösungen geht es darum, Produkte und Dienstleistungen kontinuierlich zu optimieren und sicherzustellen, dass sie den tatsächlichen Bedürfnissen und Erwartungen für die spätere Nutzung entsprechen. Dazu wird zunächst ein Minimum Viable Product (MVP) entwickelt, um wichtige Kernfunktionen und Hauptbestandteile zu testen. Nach der iterativen Weiterentwicklung zu einem ersten vollständigen Prototyp kann dieser als Pilotprojekt in der Realität getestet werden, um das Feedback aus der Bürgerschaft und von geplanten Anwendergruppen z.B. in der Verwaltung zu sammeln. Auf dieser Grundlage können wichtige Anpassungen vorgenommen werden, bevor die Lösung vor Ort verstetigt oder auf andere Kommunen übertragen wird.
Kriterien-Kurzbeschreibung
Rel. V&T Kriterien
Fortlaufende Weiterentwicklung des Lösungsangebots im Austausch mit relevanten StakeholdernMinimum Viable Product (MVP)Produkterweiterung und -pflegeAnpassungen an den neuen Anwender-KontextDurchführung eines PilotprojektesContinuous Integration / Continuous Delivery (kontinuierlicher Ergebnistransfer in den Programmcode)Entwicklung schneller Produktentwicklungs- und Anpassungsmechanismen zur Sicherstellung der Relevanz
Workstream
WirtschaftlichOrganisatorischTechnisch
(ab) Phase
∞ Durchgehend
Scaling Driver
Iterative Anpassung des Wirtschaftlichkeitsmodells mit einer ressourcenarmen Struktur
Sub-Driver
Testen und Validieren von kontinuierlich entwickelten Geschäftshypothesen
Key Stakeholder
KommuneStädtischer KonzernUniversitätenPrivatwirtschaftBürger:innen
Meilenstein
V&T Mechanismen
Mechanismus Kategorie
Förderinstrumente entwickeln und ausbauenFörderung von KompetenzentwicklungOptimierung struktureller Rahmenbedingungen
Quelle
👌 Good Practice
Final Check IESE